Verschieben Durchschnitt In Sql Server 2008 R2

Ich arbeite mit SQL Server 2008 R2 und versuche, einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Für jeden Datensatz meiner Ansicht möchte ich die Werte der 250 vorherigen Datensätze sammeln und dann den Durchschnitt für diese Selektion berechnen. Meine View Spalten sind wie folgt: TransactionID ist eindeutig. Für jede TransactionID. Ich möchte den Durchschnitt für Spaltenwert über 250 Datensätze berechnen. So für die TransactionID 300, sammeln Sie alle Werte aus früheren 250 Zeilen (Ansicht wird absteigend nach TransactionID sortiert) und dann in Spalte MovAvg das Ergebnis des Mittelwerts dieser Werte schreiben. Ich bin auf der Suche, um Daten in einer Reihe von Datensätzen zu sammeln. Gefragt Oktober 28 14 um 20: 58 Nach Ihrer Beschreibung haben Sie eine Matrix in Ihrem Bericht. Nun wollen Sie den Mittelwert der letzten 6 Monate berechnen. Right In Reporting Service können wir benutzerdefinierte Code in Bericht, um mit komplizierten Logik befassen. Fügen Sie eine weitere Spalte innerhalb der Gruppe hinzu und rufen Sie die im benutzerdefinierten Code definierten Funktionen auf. Für Ihre Anforderung haben wir Roberts Code geändert, um Ihr Ziel zu erreichen. Wir haben Ihren Fall in unserer lokalen Umgebung mit Beispieldaten getestet. Hier sind Schritte und Screenshots für Ihre Referenz: Setzen Sie den benutzerdefinierten Code in Bericht: Private QueueLength As Integer 6 Privat queueSum As Double 0 Private Queuefull As Boolean Falsch Privat idChange Als Stringquotquot Dim Warteschlange As New System. Collections. Generic. Queue (Of Integer) Public Function CumulativeQueue (ByVal current As Integer, id As String) As Object Dim removedValue As Double 0 Wenn idChange ltgt id dann ClearQueue () idChange id queueSum 0 Queuefull Falsch CumulativeQueue (current, id) Else If queue. Count gt QueueLength dann removedValue Warteschlange. Dequeue () End If queueSum 43 current queueSum - removedValue queue. Enqueue (current) Wenn queue. Count lt QueueLength Dann Return Nothing ElseIf queue. Count QueueLength Und Queuefull Falsch Queuefull return true queueSum QueueLength Else Return (queueSum) QueueLength End If End Dann Wenn End Function öffentliche Funktion ClearQueue () Dim i als Integer Dim n als Integer Queue. Count-1 für in zu 0 Step-1 queue. Dequeue () next i Endfunktion Fügen Sie eine weitere Zeile innerhalb der Gruppe hinzu, rufen Sie die in benutzerdefinierter Code. Speichern und Vorschau. Es sieht wie unten aus: Wenn Sie irgendeine Frage haben, fühlen Sie bitte sich frei zu bitten. Beste Grüße, Simon Hou (Pactera) Mittwoch, 14. Mai 2014 12:36 Alle Antworten Yep. Können Sie RunningValue-Funktion für diese etwas wie unten Bitte markieren Sie diese als Antwort, wenn es hilft, das Problem zu lösen Visakh --------------------------- - visakhm. blogspot facebookVmBlogs Nach Ihrer Beschreibung haben Sie eine Matrix in Ihrem Bericht. Nun wollen Sie den Mittelwert der letzten 6 Monate berechnen. Right In Reporting Service können wir benutzerdefinierte Code in Bericht, um mit komplizierten Logik befassen. Fügen Sie eine weitere Spalte innerhalb der Gruppe hinzu und rufen Sie die im benutzerdefinierten Code definierten Funktionen auf. Für Ihre Anforderung haben wir Roberts Code geändert, um Ihr Ziel zu erreichen. Wir haben Ihren Fall in unserer lokalen Umgebung mit Beispieldaten getestet. Hier sind Schritte und Screenshots für Ihre Referenz: Setzen Sie den benutzerdefinierten Code in Bericht: Private QueueLength As Integer 6 Privat queueSum As Double 0 Private Queuefull As Boolean Falsch Privat idChange Als Stringquotquot Dim Warteschlange As New System. Collections. Generic. Queue (Of Integer) Public Function CumulativeQueue (ByVal current As Integer, id As String) As Object Dim removedValue As Double 0 Wenn idChange ltgt id dann ClearQueue () idChange id queueSum 0 Queuefull Falsch CumulativeQueue (current, id) Else If queue. Count gt QueueLength dann removedValue Warteschlange. Dequeue () End If queueSum 43 current queueSum - removedValue queue. Enqueue (current) Wenn queue. Count lt QueueLength Dann Return Nothing ElseIf queue. Count QueueLength Und Queuefull Falsch Queuefull return true queueSum QueueLength Else Return (queueSum) QueueLength End If End Dann Wenn End Function öffentliche Funktion ClearQueue () Dim i als Integer Dim n als Integer Queue. Count-1 für in zu 0 Step-1 queue. Dequeue () next i Endfunktion Fügen Sie eine weitere Zeile innerhalb der Gruppe hinzu, rufen Sie die in benutzerdefinierter Code. Speichern und Vorschau. Es sieht wie unten aus: Wenn Sie irgendeine Frage haben, fühlen Sie bitte sich frei zu bitten. Beste Grüße, Simon Hou (Pactera) Mittwoch, 14. Mai 2014 12:36 PM Microsoft führt eine Online-Umfrage durch, um Ihre Meinung über die Msdn-Website zu verstehen. Wenn Sie sich für eine Teilnahme entscheiden, wird Ihnen die Online-Umfrage präsentiert, wenn Sie die Msdn-Website verlassen. Möchten Sie teilnehmen 2017 Microsoft. Alle Rechte vorbehalten. Moving Durchschnitt in T-SQL Eine gemeinsame Berechnung in Trend-Analyse ist die bewegte (oder rollende) Durchschnitt. Ein gleitender Durchschnitt ist der Durchschnitt der letzten 10 Zeilen. Der gleitende Durchschnitt zeigt eine glattere Kurve als die tatsächlichen Werte, mehr also mit einer längeren Periode für den gleitenden Durchschnitt, was es zu einem guten Werkzeug für die Trendanalyse macht. Dieser Blogpfosten zeigt, wie man den gleitenden Durchschnitt in T-SQL berechnet. Abhängig von der Version von SQL Server werden unterschiedliche Methoden verwendet. Die nachstehende Tabelle zeigt den Glättungseffekt (rote Linie) mit einem 200 Tage gleitenden Durchschnitt. Die Aktienkurse sind die blaue Linie. Der langfristige Trend ist deutlich sichtbar. T-SQL Moving Avergage 200 Tage Die folgende Demonstration benötigt die TAdb-Datenbank, die mit dem hier befindlichen Skript erstellt werden kann. Im nächsten Beispiel wird ein gleitender Durchschnitt für die letzten 20 Tage berechnet. Abhängig von der Version von SQL Server gibt es eine andere Methode, um die Berechnung durchzuführen. Und, wie wir später sehen werden, haben die neueren Versionen von SQL Server Funktionen, die eine viel effektivere Berechnung ermöglichen. SQL Server 2012 und höher Moving Average Diese Version verwendet eine aggregierte Fensterfunktion. Was ist neu in SQL 2012 ist die Möglichkeit, die Größe des Fensters zu beschränken, indem Sie angeben, wie viele Zeilen vor dem Fenster enthalten sollten: Zeilen vorangegangen ist 19, weil wir die aktuelle Zeile auch in die Berechnung enthalten. Wie Sie sehen können, ist die Berechnung der gleitenden Durchschnitt in SQL Server 2012 ziemlich einfach. Die Abbildung unten zeigt das Fensterprinzip. Die aktuelle Zeile ist mit gelb markiert. Das Fenster ist blau markiert. Der gleitende Durchschnitt ist einfach der Durchschnitt von QuoteClose in den blauen Linien: T-SQL Moving Average Fenster. Die Ergebnisse der Berechnungen in älteren Versionen von SQL Server sind identisch, so dass sie nicht erneut angezeigt werden. SQL Server 2005 8211 2008R2 Moving Average Diese Version verwendet einen gemeinsamen Tabellenausdruck. Der CTE wird selbst referenziert, um die letzten 20 Zeilen für jede Zeile zu erhalten: Moving Average vor SQL Server 2005 Die pre 2005-Version wird eine linke äußere Verknüpfung zu der gleichen Tabelle verwenden, um die letzten 20 Zeilen zu erhalten. Die äußere Tabelle kann gesagt werden, um das Fenster, das wir wollen, um einen Durchschnitt zu berechnen: Leistungsvergleich Wenn wir die drei verschiedenen Methoden gleichzeitig ausführen und überprüfen Sie die resultierende Ausführung Plan gibt es einen dramatischen Leistungsunterschied zwischen den Methoden: Vergleich von drei Verschiedene Methoden, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen Wie Sie sehen können, macht die Verbesserung der Fensterfunktion in SQL 2012 einen großen Unterschied in der Leistung. Wie bereits am Anfang dieses Beitrags erwähnt, werden gleitende Durchschnitte als Werkzeug zur Darstellung von Trends verwendet. Ein gemeinsamer Ansatz besteht darin, Bewegungsdurchschnitte verschiedener Längen zu kombinieren, um Veränderungen in der kurz-, mittel - und langfristigen Entwicklung zu erkennen. Von besonderem Interesse sind die Übergänge der Trendlinien. Zum Beispiel, wenn sich der kurze Trend über den langen oder mittleren Trend bewegt, kann dieser als Kaufsignal in der technischen Analyse interpretiert werden. Und wenn sich der kurze Trend unter einer längeren Trendlinie bewegt, kann dies als Verkaufssignal interpretiert werden. Die folgende Tabelle zeigt Quotes, Ma20, Ma50 und Ma200. T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 kaufen und verkaufen Signale. Dieser Blog-Beitrag ist Teil einer Serie über technische Analyse, TA, in SQL Server. Siehe die anderen Beiträge hier. Geschrieben von Tomas Lind